基于视觉时序融合的自主水面艇自由空间分割
机器人学
2023-10-03 v1
摘要
自主水面艇(ASVs)的使用正在快速增长。对于安全高效的水面自动驾驶，可靠的感知系统至关重要。此类系统使艇体能够感知周围环境并基于所收集信息做出决策。在感知过程中，自由空间分割对于区分安全任务区域和分割可航行水道至关重要。然而，由于近岸反射干扰、复杂水面纹理以及由水面状况引起的随机运动振动，ASVs在自由空间分割方面面临特殊挑战。为应对这些挑战，我们提出一种基于视觉时序融合的自由空间分割模型，以利用先前的视觉信息。此外，我们还引入了一种新的评估流程和基于轮廓位置的损失计算函数，更适用于水面自由空间分割任务。所提模型与流程在连续视频分割数据集上测试，取得了高精度与鲁棒的结果。该数据集随本文一同公开。
引用
@article{arxiv.2310.00879,
title = {Visual Temporal Fusion Based Free Space Segmentation for Autonomous Surface Vessels},
author = {Xueyao Liang and Hu Xu and Yuwei Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.00879},
year = {2023}
}